[发明专利]高光谱异常检测方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种高光谱异常检测方法，其特征在于，包括：

对待处理高光谱图像进行像素块划分，得到每个像元对应的待识别数据像素块；

将各待识别数据像素块输入至利用预先构建的3D卷积自编码模型中，得到各待识别数据像素块的空谱特征信息；所述3D卷积自编码模型用于对输入数据像素块进行编码操作得到空谱数据块，并对所述空谱数据块进行解码重构处理，得到空谱特征信息；

利用预设空谱联合异常方法对各空谱特征信息进行异常概率计算，得到各像元的异常检测结果；

根据所述异常检测结果判断各像元是否异常；

其中，所述利用预设空谱联合异常方法对各空谱特征信息进行异常概率计算，得到各像元的异常检测结果，包括：

对每个空谱特征信息，通过中心像元与各背景像元之间的光谱角和预设光谱阈值确定各像元的光谱异常度；

对每个空谱特征信息，通过各像元之间的图像块灰度向量的欧式距离和预设距离阈值确定各像元的空间异常度；

根据所述光谱异常度和所述空间异常度确定各光谱特征信息的空谱联合异常度；

计算各光谱特征信息与相对应的原始光谱之间的光谱平方误差，得到重构误差；

对每个空谱特征信息，利用当前空谱特征信息的重构误差对相应的空谱联合异常度进行校正，得到所述当前空谱特征信息对应像元的异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述3D卷积自编码模型包括编码器网络模块和解码器网络模块；

所述编码器网络模块用于对输入待识别数据像素块进行编码操作得到空谱数据块，所述解码器网络模块用于实现对所述空谱数据块进行原始数据像素块的重构；所述编码器网络模块和所述解码器网络模块的卷积核为3D卷积核；

所述3D卷积自编码模型的损失函数包括欧式距离、光谱角度量约束和连接权重损失，所述欧式距离用于描述中心像素的局部相似性，通过计算中心像素与其空间邻域像素的光谱特征，以约束所述中心像素与其空间邻域像素的关系；所述光谱角度量约束用于计算输入像素与重构像素的光谱相似性；所述连接权重损失为所述3D卷积自编码模型的权重值。

3.根据权利要求2所述的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述编码器网络模块的输入为待识别数据像素块，输出为空谱数据块；所述编码器网络模块包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层和第四卷积层，所述第一卷积层的卷积核大小为1×3×3，步长为1×1×1；所述第二卷积层的卷积核大小为3×1×1，步长为3×1×1；所述第三卷积层的卷积核大小为1×3×3，步长为1×1×1；所述第四卷积层的卷积核大小为3×1×1，步长为3×1×1；所述编码器网络模块利用BN层和激活函数对每次卷积操作结果进行处理。

4.根据权利要求3所述的高光谱异常检测方法，其特征在于，所述解码器网络模块的输入为空谱数据块，输出为空谱特征；所述解码器网络模块包括第五卷积层、第六卷积层、第七卷积层和第八卷积层；所述第五卷积层的卷积核为3×1×1、步长为3×1×1、所述第六卷积层的卷积核为1×3×3、步长为1×1×1、所述第七卷积层的卷积核为3×1×1、步长为3×1×1和所述第八卷积层的卷积核为1×3×3、步长为1×1×1；所述解码器网络模块利用BN层对每次卷积操作结果进行处理。